Коган, Алла ВікторівнаМозольова, Дарина Костянтинівна2023-07-102023-07-102022-12Мозольова, Д. К. Система аналізу та оцінки поведінки користувачів в SaaS-продуктах з метою виявлення аномальної діяльності : магістреська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Мозольова Дарина Костянтинівна. – Київ, 2022. – 100 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/57931Магістерська дисертація на здобуття ступеня «магістр» за освітньо-професійною програмою підготовки «Інформаційні управляючі системи та технології» на тему «Система аналізу та оцінки поведінки користувачів в SaaS-продуктах з метою виявлення аномальної діяльності». Дисертація містить 114 сторінок, 56 рисунків, 19 таблиць, 9 додатків, 18 джерел. Актуальність. В останні роки випадки шахрайства зростають швидкими темпами, а втрати можуть не бути безпосередньо фінансовими. У випадку виникнення непередбачуваних проблем в багатьох системах, наприклад, як у випадку зі здоров’ям, виявлення їх на ранній стадії може мати вагоме значення для полегшення «одужання». Саме тому автоматизоване виявлення та вчасне сповіщення про аномальні дані чи підозрілу діяльність є критично важливим та актуальним. Метою магістерської дисертації є підвищення ефективності виявлення і попередження аномальної діяльності з боку користувачів. Об`єктом дослідження є процес виявлення аномалій в даних з використанням методів і підходів машинного навчання. Предметом дослідження є системи аналізу та оцінки поведінки стейкхолдерів в даних. Наукова новизна: вперше отримано систему для виявлення шахрайської поведінки на основі початкової сепарації та подальшого об'єднання рішень для різних типів даних.100 с.ukвиявлення аномалійповедінка користувачівмашинне навчанняавтоенкодериізоляційний лісMaster Thesis004.8